如上回所说，在SunPinyin中，第一遍分词使用的正向最大匹配方法（FMM，forward maximum matching）。辞典加载之后，保存在trie树的数据结构中，其key是以USC-4编码（32位）的字符。其中某些节点是有效的词，例如在下图中最左侧的一条路径中，“中国”是一个有效的词。而有些节点，则是不成词的。例如“中华人民共和国”这个路径中的，“共”节点，就不成为一个有效的词。（和参考3中的数据结构相似）
需要注意的是，root的所有子节点都是有效词，因为所有的“字”都被被视为“单字词”。
parseText () : 加载text格式的辞典，并以trie树的形式保存在内存中。
matchLongest (): 进行最长匹配，并返回匹配的长度。
step () : 从当前节点转移到匹配给定key的一个孩子节点，并返回。
在processSingleFile()中，逐句读取语料库，例如，"为人民办实事的精神"，然后进行调用SIMDict::matchLongest()进行最长匹配。因为辞典中有“为人民”这个词条，因此分割到的第一个词是“为人民”，其长度为3，然后调用getAmbiLen()，来分析是否有交集歧义,并返回最大交集歧义的长度。下面是每次迭代的情况：
- 人民, 办实事的精神 -> i=1, len=2, word_len=3, 对“人民办实事”进行最长匹配，分割到的词为“人民”，其长度为2，
- 民办, 实事的精神 -> i=2, len=2, word_len=4, 对“民办实事”进行最长匹配，分割到的词为“民办”，其长度为2，因为i与len的合超过了最初传入的word_len，则设置word_len为4，继续迭代。可以看出，此时歧义已经检测到了。
- 办实事, 的精神 -> i=3, len=3, word_len=6
- 实事, 的精神 -> i=4, len=2, word_len=6
- 事, 的精神 -> i=5, len=1, word_len=6, 最后歧义的长度为6
- 退出循环，返回得到的长度，即6
如果指定了ambiguous-id，则会将这6个字符作为一个AMBI-ID（由参数-a指定），输出到分词的结果中。然后跳过这6个字符，继续进行分词。当句子结束时，如果使用二进制格式输出，则会输出一个句子结束的ID（由参数-s指定）。最后得到的结果是:
$ echo "为人民办实事的精神" | ./mmseg -d ../raw/dict.utf8 -f text -s 10 -a 9
<ambi>为人民办实事</ambi> 的 精神
那么，我们最终得到的分词结果中，所有的交集歧义都作为作为一个词AMBI-ID，相当于我们忽略了这部分信息（这个比例并不低）。这样在我们后面的统计中，绝大部分的3元组都可以保证是有意义和有价值的。进而训练得到的统计语言模型，能够排除交集歧义的影响。然后，可以这个模型，使用slmseg，重新对语料库进行分词，并计算新的语言模型。这一次，原来忽略的带有歧义的信息，我们也加以利用了。
$ echo "为人民办实事的精神" | ./slmseg -d ../raw/dict.utf8 -f text -s 10 -m ../data/lm_sc.t3g
为人民 办实事 的 精神
（注，因为版权的原因，我们无法公开内部使用的生语料库。不过，要使用slmseg，您可以在slm/data目录中，建立一个指向ime/data/lm_sc.t3g.<arch>的符号链接。）
References:
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